Метод использует данные с бортовых датчиков для обнаружения едва заметных изменений в реакции системы на повреждения.
Ученые из Делфтского технологического университета и Вагенингенского университета разработали метод, позволяющий дронам распознавать приближение сбоя в работе, что дает им возможность адаптироваться до потери управления. Об этом пишет Interesting Engineering.
Отмечается, что в основе этого метода лежит заимствованная из природы концепция, известная как "критическое замедление". Это явление, сигнализирующее о приближении экосистем к переломному моменту.
В своем исследовании ученые рассказали, что решили использовать этот же принцип для выявления ранних признаков нестабильности в беспилотниках, самолетах и автономных транспортных средствах.
Исследователи поделились, что их метод использует данные с бортовых датчиков для обнаружения едва заметных изменений в реакции системы на повреждения. По их словам, это может помочь дронам продолжать безопасную работу даже после получения повреждений.
"Наш подход можно сравнить с тем, как люди ощущают боль. После травмы боль дает немедленную обратную связь о нашем состоянии и помогает нам определить, какие действия остаются безопасными", - рассказал исследователь из Делфтского технологического университета Джаспер ван Бирс.
Ван Бирс отметил, что машинам часто не хватает такой формы самосознания. Он уверен, что новые индикаторы, полученные на основе данных измерений в реальном времени, представляют собой первый шаг к тому, чтобы наделить инженерные системы аналогичной способностью понимать предел своих возможностей.
Чтобы проверить свой метод, ученые провели эксперименты в центре исследований дронов CyberZoo при Делфтском техническом университете. Там они намеренно повреждали дроны, доводили их до состояния, близкого к потере управления, и анализировали полетные данные в сопоставлении с компьютерными симуляциями.
Эксперименты выявили, какие комбинации повреждений, условий полёта и маневров с наибольшей вероятностью приводят к нестабильности. Ученые также показали, что индикаторы предупреждения могут помочь дронам корректировать своё поведение в режиме реального времени для поддержания полёта после повреждения.
"Объединяя знания из разных научных дисциплин – в данном случае аэрокосмической инженерии и экологии – мы продолжаем добиваться прорывов, которые помогают преобразовывать фундаментальные исследования в практические технологии", - подчеркнул ван Бирс.
Ранее пациент Neuralink Алекс Конли с травмой позвоночника смог контролировать радиоуправляемую модель самолета, "подключив" свой мозг к контроллеру.
Мужчина пошел дальше простого управления: используя вживленный нейрочип ему удалось самостоятельно написать код для Arduino, обеспечив интеграцию интерфейса "мозг–компьютер" с системой управления дроном.